林悦己Cheer

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@cheerselflin

🎬AI influencers|@evolinkai CMO💰Vibe coding 💻 building my career| 🚢 follow me to learn & use AI

Katılım Haziran 2025
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林悦己Cheer@cheerselflin·
升级了一下资料库的内容都会囤在这里,欢迎大家保存收藏,目前没做任何登陆支付,单纯资料库!!! 把赛博菩萨进行到底! cheerselfai.com
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林悦己Cheer@cheerselflin·
12月 Google map 的api 调用扣了我500,当月收入才120刀
Google Maps Platform@GMapsPlatform

🔑 No credit card required! With the new Maps Demo Key, you can get a working API key with just your Google account and start building in seconds ➡️ goo.gle/3Pu9JB2 We’ve removed the barrier to entry, giving developers direct access to build with select Google Maps Platform products — including Maps JS API, Places UI Kit, and Weather API. Whether you're testing new features or validating technical feasibility, prototype with confidence in a controlled sandbox with automatic usage guardrails. ➡️ Seamlessly works with AI agents to turn prompts into working geospatial prototypes. ➡️ Maps Demo Key is the easiest way to test AI-generated geospatial code without hitting setup blockers. ➡️ Easily transition to a full account to unlock our generous monthly free usage tier, additional APIs, and technical support — all while keeping your project moving. Try it at the link above.

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xingjia
xingjia@xingjia520·
@cheerselflin 哈,刚买了小排的 7000 课程一年陪跑,看看做出结果的人怎么玩d
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林悦己Cheer
林悦己Cheer@cheerselflin·
升级了一下资料库的内容都会囤在这里,欢迎大家保存收藏,目前没做任何登陆支付,单纯资料库!!! 把赛博菩萨进行到底! cheerselfai.com
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小米今天推出3款自己新模型,限时免费一周, 申请key 修改配置(见评论区) restart 重启 3分钟全搞定,贼简单
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林悦己Cheer@cheerselflin·
Kimi 团队提出了一种叫“注意力残差”(Attention Residuals)的新技术,重新定义“深度网络应该怎么传递信息” 让深层神经网络不再像传统方法那样“一视同仁”地累加所有层的信息,而是让每一层都能“有选择地”回头看之前哪些层最有用。 就像学生做综合题时,不是机械地把所有知识点平均使用,而是根据题目需要重点调用某几个章节的内容。 建议大家用ai看看原文pdf,有点意思
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林悦己Cheer
林悦己Cheer@cheerselflin·
报名了3月底航海家大会的兄弟姐妹们 ,来听我分享啊! 难得的机会,我已经很久不公开分享了!!!
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林悦己Cheer
林悦己Cheer@cheerselflin·
@op7418 我也是用雷电5连 Mac mini,直接在 MacBook 上控制,拖文件太顺了!
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歸藏(guizang.ai)
歸藏(guizang.ai)@op7418·
没忍住买了新的 Studio Display ,为了更方便的 Vibe Coding 可以用一根线和一个显示器控制我的 MacBook 和 Mac mini。 我才知道可以通过雷电 5 去连接屏幕共享,实现高分辨率下 Mac mini 和 MacBook 的相互控制。 而且还能相互粘贴文本和拖放文件,这个太顶了!
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Peter - Cracking Markets
Peter - Cracking Markets@SystematicPeter·
notebooklm-py looks like a very interesting bridge between NotebookLM and Claude Code. Why this matters: NotebookLM is excellent for extracting knowledge from books, PDFs, papers, videos, and notes. Claude Code is, for me, the best agentic tool for running semi-autonomous research pipelines, coding tests, and building backtests. Put them together and you get a very practical edge: faster research grounded in verified source material instead of pure LLM improvisation.
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林悦己Cheer
林悦己Cheer@cheerselflin·
@Jackywine 我也是这么过来的,上下文爆了才知道为什么 agent 会“失忆”!
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Jackywine
Jackywine@Jackywine·
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行 AI 时代这句话真的变得更重要了 之前不知道嵌入模型用来干嘛的,AI 本地模型语义化一下就懂了,奥 之前不知道那些记忆怎么会混乱的,上下文窗口一爆就懂了 过拟合,欠你和等等都这样,还得是实践才能通啊
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林悦己Cheer
林悦己Cheer@cheerselflin·
@nash_su 我也用过 autoresearch 这个思路,让 AI 自己迭代优化模型确实比人工调参快太多!
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nash_su - e/acc
nash_su - e/acc@nash_su·
提升240倍!😱 AI 连续工作1天2夜帮我把一个算法模型准确度提高了240倍,这太震撼了! 前天下午,我用karpathy 大神的 autoresearch 的思路,编写了一个 program.md 文档,在一个GTX4090单卡机器上,让 Claude Code 按照文档要求帮我优化一个AI预测模型。 当天就提升了24%,但是后续一直没有明显进步,直到昨晚,我用 /btw 给他说要大胆一些不要约束在当前思路,可以从底层修改。 结果就在刚刚,完成了240倍的突破,AI 重构了模型架构,直接把 MSE 降低了240倍。 1天两夜,将近48小时的连续运行,自己做了快70个实验,太震撼了
nash_su - e/acc tweet media
nash_su - e/acc@nash_su

用 karpathy 大神的 autoresearch 的思路,让我一个 side project 的模型训练自己优化起来了 看看一晚上能搞成啥样子 autoresearch 核心其实就是一个 program.md 文件

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林悦己Cheer@cheerselflin·
@kevinma_dev_zh 我也是这么分的,Codex 写代码速度确实快,但 Opus 处理复杂逻辑更稳!
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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
我用下来最聪明的模型是 Opus,最强的编程模型是 Codex。 我现在写代码大部分都是用 Codex,UI 迭代用 Opus,然后其他的通用任务,不管是聊天、整理笔记还是做方案,包括处理一些办公场景的东西,都是用 Opus。 非编程人员应该多用 Claude Cowork,编程人员要多用 Claude Code 和 Codex。 把这些用好,是能够实实在在感受到提效的, 不要只是用它来写代码。
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林悦己Cheer@cheerselflin·
@KKaWSB 我现在就是这么干的,直接跟 OpenClaw agent 说需求,它自己写代码、测试、部署!
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KK.aWSB
KK.aWSB@KKaWSB·
研究人员提出颠覆性概念——未来的电脑,没有应用,没有Windows/macOS。 整台电脑变成一个AI协调层,叫AgentOS。 你不再打开软件。 你只需说:“分析这份报告,提炼要点,做成PPT,发给团队。” 剩下的,AI自己搞定。 电脑从”应用平台”变成”意图平台”。
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林悦己Cheer@cheerselflin·
2周,2个号,全都是24小时内 谁能比我惨?
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